BAB IV HASIL PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan objek pembiayaan leasing di Indonesia.

Transkripsi

1 1 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini menggunakan objek pembiayaan leasing di Indonesia. Dimana pembiayaan leasing adalah suatu perusahaan yang yang dalam kegiatannya menyediakan barang modal selama jangka waktu tertentu dengan jumlah perusahaan pembiayaan leasing di Indonesia ada 196 perusahaan. Berikut ini akan di bahas mengenai analisis satatistik deskriptif variabel yang digunakan dalam penelitian, yaitu terkait tentang inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia dan pembiayaan leasing di Indonesia. 1. Analisis Statistik Deskriptif Penelitian ini menggunakan data skunder berkaitan dengan pembiayaan leasing dan variabel makro ekonomi selama 4 tahun yaitu dari tahun Variabel yang digunakan adalah inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia dan pembiayaan leasing di Indonesia. Selanjutnya dilakukan analisis deskriptif menggunakan program statistical Package for Social Science 21 (SPSS 21). Berdasarkan hasil analisis statistic deskriptif dapat diketahui besarnya nilai inflasi, nilai tukar, tingkat suku bunga Bank Indonesia pada tahun adalah sebagai berikut: 1

2 2 a. Inflasi inflasi diukur dengan menggunakan: inflasi = IHK n - IHK n- 1 x 100%. IHKn-1 Namun dalam penelitian ini menggunakan data inflasi yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia melalui Hasil analisis deskriptif variabel inflasi untuk data pada tahun disajikan dalam table berikut ini, Tabel 4.1 Deskripsi variabel Inflasi Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation INFLASI Valid N (listwise) 48 Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0. Berdasarkan Tabel 4.1 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata (mean) inflasi sebesar dengan nilai maksimum 8.79 dan nilai, nilai minimumnya 3.56 dan nilai standard deviasinya Berdasarkan data diatas menunjukan perbedaan yang besar antara nilai inflasi terendah dan nilai inflasi tertinggi yaitu antara 3.56 dengan Nilai ini menunjukan bahwa inflasi mengalami kenaikan pada tahun Dari table diatas dapat dilihat bahwa nilai dari standart deviasi masih dibawah rata-rata (mean) inflasi.

3 3 Grafik 4.1 Grafik Trend Rata-rata inflasi dari tahun Sumber: lampiran 1 Berdasarkan grafik 4.1 dapat diketahui bahwa pada tahun 2011 nilai inflasi 5.38% hal ini menunjukan bahwa perekonomian di Indonesia masih dalam keadaan stabil. Pada tahun 2012 nilai inflasi rata-rata terletak pada angka %. Pada tahun 2013 nilai inflasi terletak rata-rata pada angka 6.96 %. Pada tahun 2014 nilai inflasi terletak rata-rata pada angka 6.41%. Sepintas angka rata-rata dari inflasi pada tahun yang tersaji pada grafik di atas memang tidak menunjukan perbedaan nilai yang signifikan, jadi dapat diambil kesimpulan kiranya pada tahun membuktikan bahwa kondisi perekonomian di Indonesia pada kondisi yang relatif stabil atau rendah karena nilai inflasi kurang dari 10%.

4 4 b. Nilai Tukar Nilai tukar pada penelitian ini menggunakan data yang di keluarkan oleh Bank Indonesia yang telah di publish melalui situs resminya Analisis deskriptif variabel nilai tukar pada tahun sebagai berikut: Tabel 4.2 Deskripsi variabel Nilai Tukar Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation NILAI TUKAR Valid N (listwise) 48 Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Berdasarkan data tabel 4.2 diketahui bahwa nilai rata-rata (mean) dari nilai tukar sebesar dengan nilai maksimum nya nilai minimumnya dengan stadar deviasi sebesar Berdasarkan data tersebut menunjukan perbedaan yang besar antara nilai tukar minimum dan nilai tukar maksimum yaitu dari dengan Nilai tersebut menunjukan bahwa nilai tukar mengalami kenaikan. Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai dari standart deviasi masih dibawah rata-rata (mean ) nilai tukar.

5 5 Grafik 4.2 Grafik trend rata-rata nilai tukar tahun Sumber :lampiran 2 Berdasarkan data pada grafik 4.2 dapat diketahui bahwa pada tahun 2011 nilai tukar rupiah pada posisi dan disertai dengan pergerakan yang stabil. Nilai tukar rupiah bergerak pada kisaran 9000/US$ pada tahun 2012, pada tahap ini masih tergolong stabil meskipun hal ini berakibat pada memicunya risk aversion dan anjloknya komoditas yang bedampak pada nilai eksport yang mana eksport ini adalah salah satu sumber devisa negara. Kemudian pada tahun 2013 dan 2014 nilai rupiah terus mengalami depresiasi terhadap mata uang US Dolar yaitu pada nilai c. Suku Bunga Bank Indonesia Suku bunga Bank Indonesia dalam penelitian in datanya di ambil dari Bank Indonesia melalui data yang dipublish di Hasil

6 6 analisis deskriptif variabel pendek suku bunga Bank Indonesia sebagai berkut: Tabel 4.3 Deskripsi varibel suku bunga Bank Indonesia SUKU BUNGA BANK INDONESIA Descriptive Statistics Valid N (listwise) 48 Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Berdasarkan data pada Tabel 4.3 diketahui bahwa nilai rata-rata suku bunga Bank Indonesia pada tahun yaitu %, nilai maksimumnya 7,75% nilai minimumnya 5,75% dengan standar deviasinya 0,75199%. Dari tabel ini dapat kita lihat bahwa nilai suku bunga pada Bank Indonesia mengalami peningkatan. Pada Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa nilai dari standrt deviasinya pada angka yang masih jauh dari ratarata suku bunga.

7 7 Grafik 4.3 Grafik Trend Rata-rata Suku Bunga Bank Indonesia Sumber: lampiran 3 Berdasarkan data pada grafik 2.3 di atas dapat di ketahui pada tahun 2011 nilai suku bunga Bank Indonesia ada pada nilai 6,5833%. Selanjutnya pada tahun 2012 untuk mengawal perekonomian di Indonesia bank Indonesia menurunkan suku bunga nya pada posisi 5,77 % namun pada tahun-tahun beriktnya yaitu pada tahun 2013 dan 2014 nilai suku bunga Bank Indonesia terus mengalami kenaikan. Kenaikan ini dilakukan untuk menekan adanya inflasi dengan banyaknya jumlah uang yang beredar di masyarakat.

8 8 d. Pembiayaan Leasing Pembiayaan leasing di Indonesia pertumbuhannya bisa dibilang pesat. Dalam penelitian ini bertujuan untuk meneliti secara keseluruhan pertumbuhan pembiayaan leasing yang ada di Indonesia, yang mana untuk data pertumbahan pembiayaan leasing itu sendiri di dapat dari Hasil penelitian analisis deskriptif variabel pembiayaan leasing itu sendiri tersaji dalam Tabel 2.4 berikut ini: Tabel 4.4 Deskriptif variabel pembiayaan leasing Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PEMBIAYAAN LEASING Valid N (listwise) 48 Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Berdasarkan data pada Tabel 4.4 diatas maka dapat di ketahui bahwa nilai mean dari pembiayaan leasing yaitu nilai maximum nilai minimumnya dalam satuan triliun. Dapat kita lihat bahwa perbedaan antara nilai dari maximum pembiayaan leasing denga nilai minimum pembiayaan leasing sangtatlah jauh yaitu pada nilai dengan Ketika nilai pembiayaan naik itu berarti nilai konsumsi masyarakat juga naik khususnya dalam hal bidang pengembangan perekonomian.

9 9 Grafik 4.4 Grafik Trend Rata-rata pembiayaan Leasing Sumber: lampiran 4 Berdasarkan Grafik 4.4 diatas kita dapat melihat bahwa pembiayaan leasing di Indonesia terus mengalami peningkatan dari tahun kea tahun. Hal ini disebabkan karena peminat atau nasabah yang bergabung dengan perusahaan leasing semakin meningkat dari masa-ke masa. Selain karna persyaratannya yang lebih mudah dana pinjaman yang diberikan kepada nasabah pun juga lumayan besar. Padat tahun 2012 dan tahun 2013 ditahun ini perusahaan leasing perkembangannya tidak terlalu siginifikan karena pada tahun ini perusahaan leasing menjadi salah satu perusahaan pembiayaan yang menerima dampak kerasnya perekonomian.

10 10 2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Uji distribusi normal adalah uji untuk mengukur apakah data kita memiliki distribusi normal sehingga dapat dipakai dalam statistik parametrik. 1 Untuk menguji normalitas data dilakukan dengan uji statistic non paramatrik Kolmogorow-Smirnov yang terdapat pada SPSS. Berdasarkan hasil uji statistic non parametric Kolmogorov Smirnov diperoleh hasil seperti pada tabel 3.1 berikut ini: Tabel 4.5 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Unstandardized Residual N 48 Normal Parameters a,b Mean Std. Deviation Most Extreme Differences Absolute.047 Positive.046 Negative Kolmogorov-Smirnov Z.325 Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. 1 Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0, (Jakarta: PT Prestasi Pustakarya, 2009), hal. 79

11 11 kriteria pengambilan keputusan dengan pendekatan Kolmogorov- Smirnov asumsinya sebagai berikut apabila : 2 1) Nilai Asymp.Sig (2 Tailed) < 0,05 distribusi data adalah tidak normal. 2) Nilai Asymp.Sig (2 Tailed ) > 0,05 distribusi data adalah normal Beradasrkan hasil uji normalitas pada Tabel 4.5 di atas diketahui nilai Asymp.Sig (2 Tailed) sebesar lebih besar dari Alpha 5% yaitu > 0,05 dan dapat disimpulkan bahwa data terdristribusi normal. b. Uji Multikolonieritas Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas, Nugroho menyatakan jika nilai variance inflation factor (VIF) tidak lebih dari 10, maka model terbebas dari multikolinieritas. 3 VIF disini maksudnya adalah suatu estimasi berapa besar multikolinieritas meningkatkan varian pada suatu koefisien estimasi sebuah variabel penjelas. VIF yang tinggi menunjukkan bahwa multikolinieritas telah menaikkan sedikit pada koefisisen estimasi, akibatnya dapat menurunkan nilai t. Hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini: 2 Ibid., h.83 3 Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0,,h.79

12 12 Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) Zscore: INFLASI Zscore: NILAI TUKAR Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA a. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Berdasara Tabel 4.6 diatas dapat dilihat bahwa nilai VIF adalah (variabel inflasi), (variabel nilai tukar ) dan (variabel suku bunga Bank Indonesia). Dari Hasil ini berarti semua variabel terbebas dari asumsi klasik Multikoloniaritas, karena hasilnya lebih kecil dari pada 10. Dimana nilai Tolerance > 0,10 dan VIF < 10 jadi nilai tersebut menolak adanya multikolinearitas. c. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas, pada umumnya sering terjadi pada modelmodel yang menggunakan data cross section dari pada time series. Namun bukan berarti model- model yang menggunakan data time series bebas dari heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya

13 13 heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut. 4 Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Kriteria tidak terdapat heteroskedastisitas jika : 1).Penyebaran titik- titik data sebaiknya tidak berpola 2).Titik- titik data menyebar diatas dan dibawah atau disekitar angka 0 3).Titik- titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja. Berdasarkan Tabel 4.7 diatas dapat dilihat titik-titik meyebar dan tidak berpola teratur maka dapat disimpulkan penelitian ini tidak terjadi heteroskedastisitas. 4 Ibid., h., 79

14 14 d. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah keadaan dimana pada model regresi ada korelasi arau residual pada periode t dengan residual pada periode sebelumnya (t-1). Model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat masalah autokorelasi. Metode pengujian menggunakan uji Durbin- Watson (DW test). Pengambilan keputusan pada uji Durbin-Watson adalah sebagai berikut 5 : a. terjadi autokorelasi positif jika nilai DW di bawah -2 (DW <-2) b. Tidak terjadi autokorelasi, jika berada diantara -2 atau + 2 atau -2 DW +2 c. Terjadi autokorelasi negatif, jika nilai DW diatas -2 atau Dw > -2 Hasil uji autokorelasi dapat dilihat dalam tabel berikut ini: Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson a a. Predictors: (Constant), Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA, Zscore: NILAI TUKAR, Zscore: INFLASI b. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 5 Dwi Priyanto, cara Kilat Belajar analisis Data dengan SPSS 20, (Jakarta: CV ANDI OFFSET, 2012),h

15 15 Berdasarkan gambar nilai Durbin-Watson pada model Summary adalah 0,591 hal ini berarti nilai DW berada diantara -2 sampai dengan +2 atau -2 DW +2 yaitu (-2 0,591 +2). Menurut kriteria pengujian model regresi ini tidak terdapat autokorelasi sehingga model regresi layak digunakan. B. Uji Regresi Linier Berganda Regresi berganda seringkali digunakan untuk mengatasi permasalahan lebih variabel bebas. 6 Regresi berganda dalam penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen (inflasi, nilai tukar, dan tingkat suku bunga) terhadap variabel dependen (pembiayaan leasing). Hasil analisis regresi linier berganda disajikan pada Tabel 4.9 berikut ini: Tabel 4.9 Hasil Uji Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta T Sig. (Constant) 1.005E Zscore: INFLASI Zscore: NILAI TUKAR Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA a. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 6 Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0,,h.79

16 16 Berdasarkan data hasil analisis regresi berganda dalam tabel 3.5 dapat di bentuk model persamaan regresi sebagai berikut: ZY = -0, ,061 ZX 1 + 0,829 ZX 2 0,117 ZX 3 + e 1. a = - 0, Nilai konstanta sebesar -0, menunjukan bahwa nilai variabel bebas (inflasi, nilai tukar dan tingkat suku bunga Bank Indonesia) dalam keadaan konstan (tetap) maka pembiayaan leasing menurun sebesar -0, satu satuan. 2. βz1 = 0,061 Koefisein regresi X1 sebesar 0,061 menunjukan bahwa setiap penambahan 1 satuan unit inflasi akan meningkatkan pembiayaan leasing sebesar 0,061 dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan. Koefisein bernilai positif artinya terjadi pengaruh positif antara inflasi dengan tingkat pembiayaan leasing. Semakin baik tingkat inflasi maka akan semakin baik pula tingkat pembiayaan leasing. 3.βZ2 = 0,829 Koefisien regresi X2 sebesar 0,829 menunjukan bahwa setiap penambahan 1 satuan nilai tukar akan meningkatkan pembiayaan leasing sebesar 0,829 dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan. Koefisein bernilai positif artinya terjadi pengaruh positif antara nilai tukar dengan tingkat pembiayaan leasing. Semakin tinggi atau semakin naik nilai tukar maka akan semakin baik pula tingkat pembiayaan leasing.

17 17 4. βz3 = 0,117 Koefisien regresi X3 sebesar 0,117 menunjukan bahwa setiap penambahan 1 satuan unit suku bunga Bank Indonesia akan menurunkan pembiayaan leasing sebesar 0,117 dengan asumsi variabel-variabel bebas lainnya konstan. Koefisein bernilai negatif artinya terjadi pengaruh negatif antara suku bunga Bank Indonesia dengan tingkat pembiayaan leasing. Semakin tinggi atau semakin naik suku bunga Bank Indonesia maka akan semakin turun tingkat pembiayaan leasing. C. Uji Hipotesis a. Uji T (T-test) Untuk mengetahui keterandalan serta kemaknaan dari nilai koefisien regresi, sehingga dapat diketahui apakah pengaruh variabel inflasi (X 1 ), nilai tukar (X 2 ), suku bunga Bank Indonesia (X 3 ), terhadap pembiayaan leasing (Y) signifikan atau tidak. Hasil dari analisis uji T tersaji dalam tabel berikut:

18 18 Tabel 4.10 Hasil Uji T (T-test) Coefficients a Model t Sig. (Constant) Zscore: INFLASI Zscore: NILAI TUKAR Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA a. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Kriteria pengujian yang digunakan yakni sebagai berikut: 1). Apabila t hitung < t tabel maka H 0 diterima, artinya masing- masing variabel inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia, tidak berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. 2).Apabila t hitung > t tabel maka H 0 ditolak dan H a diterima, artinya masingmasing variabel inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia, berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. Berdasarkan tabel 4.10 di atas dapat disimpulkan seperti di bawah ini: 1. Pengaruh inflasi pada pembiayaan leasing Dari tabel 4.10 diatas untuk menguji signifikasi inflasi terhadap pembiayaan leasing yaitu sebagai berikut: H 0 = Inflasi berpengaruh tidak signifikan terhadap pembaiyaan leasing H 1 = Inflasi berpengaruh signifikan terhadap pembaiyaan leasing Dalam tabel 4.10 diperoleh nilai sig sebesar 0,601 di bandingkan dengan taraf signifikasi Alpha = 5% maka nilai sig Alpha 0,601 > 0,05

19 19 Karena nilai sig > alpha maka kesimpulannya menerima H 0, yang berarti inflasi berpengaruh tidak signifikan terhadap pembiayaan leasing. Selanjutnya dilihat dari nilai T hitung dan nilai T tabel. Jika T hitung < T abel maka disimpulkan H 0 diterima, dari hasil perbandingan ini menunjukan T hitung 0,527 < T tabel 1,67866, maka disimpulkan menerima H 0, artinya koefisien regresi inflasi berpengaruh tidak signifikan terhadap pembiayaan leasing. 2. Pengaruh nilai tukar pada pembiayaan leasing Dari tabel 4.10 diatas untuk menguji signifikasi nilai tukar terhadap pembiayaan leasing yaitu sebagai berikut: H 0 =nilai tukar berpengaruh tidak signifikan terhadap pembaiyaan leasing H 1 = nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap pembaiyaan leasing Dalam tabel 4.10 diperoleh nilai sig sebesar 0,000 di bandingkan dengan taraf signifikasi Alpha = 5% maka nilai sig Alpha 0,000 < 0,05 Karena nilai sig < alpha maka kesimpulannya menolak H 0, yang berarti nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing. Selanjutnya dilihat dari nilai T hitung dan nilai T tabel. Jika T hitung > T abel maka disimpulkan H 0 ditolak, dari hasil perbandingan ini menunjukan T hitung sebesar > T tabel 1,67866 maka disimpulkan menolak H 0, artinya koefisien regresi nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing. 3. Pengaruh suku bunga Bank Indonesia pada pembiayaan leasing

20 20 Dari tabel 4.10 diatas untuk menguji signifikasi suku bunga Bank Indonesia terhadap pembiayaan leasing yaitu sebagai berikut: H 0 = suku bunga Bank Indonesia berpengaruh tidak signifikan terhadap pembaiyaan leasing H 1 = suku bunga Bank Indonesia berpengaruh signifikan terhadap pembaiyaan leasing Dalam tabel 4.10 diperoleh nilai sig sebesar 0,347 di bandingkan dengan taraf signifikasi Alpha = 5% maka nilai sig Alpha 0,347 > 0,05 Karena nilai sig > alpha maka kesimpulannya menerima H 0, yang berarti suku bunga Bank Indonesia berpengaruh tidak signifikan terhadap pembiayaan leasing. Selanjutnya dilihat dari nilai T hitung dan nilai T tabel. Jika T hitung < T abel maka disimpulkan H 0 diterima, dari hasil perbandingan ini menunjukan T hitung sebesar -0,952 < T tabel 1,67866, maka disimpulkan menerima H 0, artinya koefisien regresi suku bunga Bank Indonesia berpengaruh tidak signifikan terhadap pembiayaan leasing. b. Uji F (F-test) F- test digunakan untuk menguji pengaruh secara bersama- sama (simultan) antara variabel inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia, terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. 7 1).Apabila F hitung < F tabel maka keputusannya menerima H 0, artinya masing- masing variabel, inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank 7 Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS, h. 65

21 21 Indonesia tidak berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. 2).Apabila F hitung > F tabel maka keputusannya menolak H 0, artinya masingmasing variabel inflasi, nilai tukar, suku bunga Bank Indonesia berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. Tabel 4.11 Hasil pengujian Uji F (F-Test) ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Regression b 1 Residual Total a. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING b. Predictors: (Constant), Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA, Zscore: NILAI TUKAR, Zscore: INFLASI Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0 Dari tabel 4.11 Dapat kita lihat output yang terdapat pada tabel Anova (Hasil Uji F) terbaca nilai F hitung sebesar dengan tingkat signifikasi 0,000. Oleh karena itu probabilitas (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05 ( dalam kasus ini menggunakan taraf signifikasi atau α sebesar 5%) maka model regresi dapat dipakai dalam memprediksi tingkat pembiayaan leasing. Hipotesis yang dikemukakan adalah : H0 = tidak ada hubunga linier antara inflasi, nilai tukar dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap pembiayaan leasing. H1 = ada hubungan yang linier antara inflasi, nilai tukar dan dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap pembiayaan leasing.

22 22 Pedoman yang digunakan adalah : Jika sig < α maka H0 di tolak yang artinya ada hubungan yang linier antara inflasi, nilai tukar dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap pembiayaan leasing di Indonesia. Cara lain yang dapat digunakan yaitu dengan membandingkan F hitung dengan F tabel. Jika nilai F hitung > F tabel maka disimpulkan menolak H 0 yang berarti antara inflasi, nilai tukar dan tingkat suku bunga Bank Indonesia ada hubunga yang linier. Dari hasil perbandingan tersebut menunjukan nilai F hitung > F tabel yaitu ( > 2,82) maka dapat disimpulkan menolak H0 yang berarti antara inflasi, nilai tukar dan tingkat suku bunga Bank Indonesia ada hubungan yang linier. D. Koefisien Determinasi Koefisien Determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menyumbang atau kontribusi variabel independent (inflasi, nilai tukar dan suku bunga Bank Indonesia) terhadap variabel dependent (pembiayaan leasing). Tabel 4.12 Hasil analisis uji Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), Zscore: SUKU BUNGA BANK INDONESIA, Zscore: NILAI TUKAR, Zscore: INFLASI b. Dependent Variable: Zscore: PEMBIAYAAN LEASING Sumber: Data skunder, diolah oleh SPSS 21,0

23 23 Berdasarkan data yang didapat dari Tabel 4.11 dapat diketahui R Square (R 2 ) / Koefisien Determinasi sebesar 0,640 artinya tingkat pembiayaan leasing dapat dijelaskan oleh inflasi, nilai tukar dan suku bunga Bank Indonesia sebesar 64 % dan 36 % sisanya dapat dijelaskan dengan faktor lain. Faktor lain yang dianggap mempengaruhi tingkat pembiayaan leasing adalah pendapatan masing-masing individu atau biasa disebut dengan pendapatan perkapita, lamanya jangka waktu pinjaman, suku bunga pinjaman dan lain-lain. Angka ini termasuk besar dan kecocokan model berdasarkan kriteria cukup baik karena mendekati I.R 2 dalam statistik, dari persamaan regresi yaitu dengan memberikan proporsi atau prosentasi variabel total dalam variasi total dalam variabel terikat yang dijelaskan variabel bebas.